Температурата на лицето може да предскаже сърдечно заболяване с по-голяма точност от сегашните методи

В скорошно проучване, публикувано в списанието BMJ Health & Care Informatics, изследователите оцениха осъществимостта на използването на лицева инфрачервена термография (IRT) за прогнозиране на коронарна болест на сърцето (CHD).

Вродените сърдечни заболявания (ВСЗ) са една от водещите причини за смърт и представляват значителна глобална тежест. Точната диагноза на ВСЗ е важна за грижите и лечението. Понастоящем се използват инструменти за оценка на вероятността преди теста (ПТП), за да се определи вероятността от ВСЗ при пациентите. Тези инструменти обаче имат проблеми със субективността, ограничената обобщаемост и умерената точност.

Въпреки че допълнителните сърдечно-съдови изследвания (калциев скор в коронарните артерии и електрокардиография) или сложните клинични модели, интегриращи допълнителни лабораторни маркери и рискови фактори, могат да подобрят оценката на вероятността, съществуват проблеми, свързани с ефективността на времето, сложността на процедурата и ограничената наличност.

IRT, технология за безконтактно откриване на повърхностна температура, показва обещаващи резултати за оценка на заболяванията. Тя може да открие възпаление и анормален кръвен поток от моделите на температурата на кожата. Проучванията показват връзки между информацията от IRT и атеросклеротични сърдечно-съдови заболявания и свързани с тях състояния.

В това проучване изследователите са оценили осъществимостта на използването на данни от лицевата температура, получени чрез IRT, за прогнозиране на коронарна болест. В проучването са включени възрастни, подложени на коронарна компютърна томография (КТ) или инвазивна коронарна ангиография (ИКА). Обучен персонал е получил изходни данни и е извършил IRT снимки преди CCTA или ICA.

За получаване на допълнителна информация, включително биохимия на кръвта, клинична история, рискови фактори и резултати от скрининг за коронарна артериална болест, бяха използвани електронни медицински досиета. За анализ и обработка (равномерно преоразмеряване, преобразуване в сива скала и изрязване на фона) беше избрано по едно IRT изображение на участник.

Екипът разработи IRT модел на изображение, използвайки усъвършенстван алгоритъм за дълбоко обучение. За сравнение бяха разработени два модела: единият беше PTP (клиничен базов) модел, който включваше възраст, пол и характеристики на симптомите на пациентите, а другият беше хибриден, комбиниращ IRT и клинична информация съответно от IRT и PTP моделите.

Бяха извършени няколко интерпретационни анализа, включително експерименти с оклузия, визуализация на карти на акцентите, анализи доза-отговор и прогнозиране на сурогатни CAD етикети. Освен това, от IRT изображението бяха извлечени различни характеристики на IRT таблици, класифицирани на ниво цяло лице и област на интерес (ROI).

Като цяло, извлечените характеристики бяха класифицирани в характеристики на текстура от първи ред, текстура от втори ред, температура и фрактален анализ. Алгоритъмът XGBoost интегрира тези извлечени характеристики и оцени тяхната предсказваща стойност за коронарна болест на сърцето (ВБС). Изследователите оцениха производителността, използвайки всички характеристики и само температурните характеристики.

Общо 893 възрастни, подложени на CCTA или ICA, са били скринирани между септември 2021 г. и февруари 2023 г. От тях са включени 460 участници със средна възраст 58,4 години; 27,4% са били жени и 70% са имали коронарна болест на сърцето. Пациентите с коронарна болест на сърцето са имали по-висока възраст и разпространение на рискови фактори в сравнение с пациентите без коронарна болест на сърцето. IRT-образният модел значително е превъзхождал PTP модела.

Въпреки това, производителността на хибридните и IRT моделите на изображения не се различаваше съществено. Използването само на температурни характеристики или на всички извлечени характеристики имаше по-добра предсказваща производителност, което беше в съответствие с IRT модела на изображението. На ниво цяло лице, общата температурна разлика отляво надясно имаше най-голямо влияние, докато на ниво ROI, средната температура на лявата челюст имаше най-голямо влияние.

Различни нива на влошаване на производителността са наблюдавани за IRT-image модела при запушване на различни ROI. Запушването на областта на горната и долната устна е оказало най-голямо въздействие. Освен това, IRT-image моделът се е представил добре при предсказване на сурогатни маркери, свързани с коронарна артериална болест, като хиперлипидемия, тютюнопушене, индекс на телесна маса, гликиран хемоглобин и възпаление.

Проучването демонстрира осъществимостта на използването на данни от лицевата температура, получена от IRT, за прогнозиране на коронарна болест на сърцето. Моделът на изображението, получен от IRT, превъзхожда препоръчания от насоките PTP модел, което подчертава неговия потенциал при оценката на коронарната болест. Освен това, включването на клинична информация в модела на изображението, получен от IRT, не осигури допълнително подобрение, което предполага, че извлечената IRT информация вече съдържа важна информация, свързана с коронарната болест.

Освен това, предсказващата стойност на IRT модела беше потвърдена с помощта на интерпретируемите таблични характеристики на IRT, които бяха относително съвместими с IRT модела на изображението. Тези характеристики също така предоставиха информация за важни аспекти за прогнозиране на Вродени Сърдечни Малформации (ВСМ), като симетрия на лицевата температура и неравномерност на разпределението. Необходими са допълнителни проучвания с по-големи извадки и разнообразни популации за валидиране.